機器學習演算法與人工智慧

阿新 • • 發佈：2019-01-17

640?wxfrom=5&wx_lazy=1

最近幾天csdn正在推選csdn部落格之星，希望讀者能夠給我奉上寶貴的一票我會再接再厲，為大家寫更多的文章！！

下面輕鬆一下把！來看看程式設計師出現了那些趣事！

要這樣理解客戶的需求！！

640?wxfrom=5&wx_lazy=1

做的高階一些 = 又寬，又粗的大寫字型

我覺得不夠顯眼 = 加亮，加粗的一坨屎

要看起起來更友好一點 = 粗體風格的手寫體

做的像蘋果一樣 = 把這個字型放到真的ipad圖片旁邊

要上檔次= 全部大寫

等我看到了就知道想要什麼了= 他們不會

兩張神機圖片理解 java和C++的垃圾回收機制~~你看懂了嗎？

part1 : C++垃圾回收和 java垃圾回收對比

第一張：C++垃圾回收機制（C++人工手動回收垃圾，累死工人.....）

第二張圖：java垃圾回收機制（java自動回收垃圾,每次回收的都不徹底）

part2:程式設計師如果過夜生活...

part3:停下自行車改bug的程式設計師

場景一: 小龍女告訴你客戶需求，產品原型和上線效果的不同

場景二:

哪位大神寫的程式碼？我按下鍵盤會有奇蹟嗎？

場景三：我叫程式

本人苦逼男程一枚，異地戀。每次女友打電話問我在幹啥，我都說在搞程式。隔了一陣子我發現她狀態改成“我真希望我叫程式…”

場景四：數數

寶寶數學很好，2歲就可以從1數到10了。後來，我告訴他0比1還小。

今天吃餃子，我說：“寶寶，你數數你想吃幾個餃子？”

“0，1，2，3。”一邊說著一邊拿起一個餃子，“這是第0個。”

老婆怒吼：“下一代還是做程式設計師的命！”霍建華進貨價

機器學習演算法與人工智慧

最近幾天csdn正在推選csdn部落格之星，希望讀者能夠給我奉上寶貴的一票我會再接再厲，為大家寫

機器學習演算法與Python實踐之邏輯迴歸（Logistic Regression）（二）

#!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt #處理資料函式 def loadDataSet():

郭律: 論機器學習平臺與人工智慧的關係

歡迎大家前往騰訊雲+社群，獲取更多騰訊海量技術實踐乾貨哦~ 郭律，騰訊高階產品經理，騰訊雲AI基礎產品中心高階產品經理、解決方案架構師。主導騰訊智慧鈦TI-ONE（視覺化機器學習平臺）和TI-S（自動機器學習平臺）兩個產品的設計工作。從上海交通大學模式識別與智慧系統專業博士畢業後，先後就職於IBM、普華永

Kaggle實戰1-機器學習演算法與流程概述 + house-price example

參考連結:https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50469334 機器學習問題解決思路上面帶著代價走馬觀花過了一遍機器學習的若干演算法，下面我們試著總結總結在拿到一個實際問題的時候，如果著手使用機器學習演算法去

機器學習演算法與Python實踐(9)

　　ElasticNet 是一種使用L1和L2先驗作為正則化矩陣的線性迴歸模型.這種組合用於只有很少的權重非零的稀疏模型，比如:class:Lasso, 但是又能保持:class:Ridge 的正則化屬性.我們可以使用 l1_ratio 引數來調節L1和L2的凸

Spark MLlib 機器學習演算法與原始碼解析（網路課程—第一期）

《Spark MLlib 機器學習演算法與原始碼解析》spark是一個開源叢集運算框架，最初是由加州大學柏克利分校AMPLab所開發。Spark使用了記憶體內運算技術，在記憶體上的運算速度比Hadoop

機器學習演算法與Python學習

1. 引言機器學習技術為現代社會的許多領域提供了強大的技術支援：從網路搜尋到社交網路的內容過濾，

機器學習演算法與程式設計--鄭捷 C45D演算法 python3實現修改部分

此演算法需要更改的地方出除了上篇寫到的loadDataSet函式，在課本中getBestFeat（）函式中資訊增益計算公式處給出的矩陣相除在py3無法執行需要改為dot（A,B.T）形式具體程式碼 de

機器學習演算法與Python實踐之（七）邏輯迴歸（Logistic Regression）

Logistic regression （邏輯迴歸）是當前業界比較常用的機器學習方法，用於估計某種事物的可能性。比如某使用者購買某商品的可能性，某病人患有某種疾病的可能性，以及某廣告被使用者點選的可能性等。（注意這裡是：“可能性”，而非數學上的“概率”，logisitc迴

機器學習之路--機器學習演算法一覽，應用建議與解決思路

機器學習演算法：迴歸分析與工程應用

一、線性迴歸 1.1 定義與定義引入（一）什麼是線性迴歸呢？有監督學習輸出/預測的結果yi為連續值變數需要學習對映f：x->y 假定輸入x和輸出y之間有線性相關關係（二）舉一個例子（單一變數）：（三）多變數的情況

人工智慧（1）- 三類機器學習演算法

1.監督學習（Supervised learning）由訓練資料中學到或者建立一個模式，並依此模式猜測新的例項訓練資料是由輸入物件（一般是向量）和預期輸出所組成。函式的輸出能夠是一個連續的值（稱為迴歸分析）。或是

機器學習演算法一覽，應用建議與解決思路（實用！！！劃重點！！！）

1.引言提起筆來寫這篇部落格，突然有點愧疚和尷尬。愧疚的是，工作雜事多，加之懶癌嚴重，導致這個系列一直沒有更新，向關注該系列的同學們道個歉。尷尬的是，按理說，機器學習介紹與演算法一覽應該放在最前面寫，詳細的應用建議應該在講完機器學習常用演算法之後寫，突然莫名奇妙在中間

一份非常全面的機器學習分類與迴歸演算法的評估指標彙總

本文是《機器學習寶典》第 3 篇，讀完本文你能夠掌握分類與迴歸演算法的評估指標。 PS：文末附有練習題讀完機器學習演算法常識之後，你已經知道了什麼是欠擬合和過擬合、偏差和方差以及貝葉斯誤差。在這篇給大家介紹一些機器學習中離線評估模型效能的一些指標。當我們訓練得到

機器學習演算法總結之XGBoost（下）實戰與調參

寫在前面當時想學習XGBoost這個演算法就是因為研究生課題需要，現在終於可以試一試啦，希望真的像大家說的那麼強（據說是很多資料科學家的ultimate weapon）。XGBoost原理已在前一篇有過說明：機器學習演算法總結之XGBoost（上） 1.

迴歸、分類與聚類：三大方向剖解機器學習演算法的優缺點

在本教程中，作者對現代機器學習演算法進行一次簡要的實戰梳理。雖然類似的總結有很多，但是它們都沒有真正解釋清楚每個演算法在實踐中的好壞，而這正是本篇梳理希望完成的。因此本文力圖基於實踐中的經驗，討論每個演算法的優缺點。而機器之心也在文末給出了這些演算法的具體實現細節。對機器學習演算法進行分類不是一

機器學習演算法原理與程式設計實踐程式碼下載地址

@rover這個是C++模板 --胡滿超 stack<Postion> path__;這個裡面 ”<> “符號是什麼意思？我在C++語言裡面沒見過呢？初學者，大神勿噴。

【機器學習演算法推導】簡單線性迴歸與多元線性迴歸

線性迴歸，主要用於從資料中擬合出一條直線（或更高維的平面），這條直線能夠很好地體現資料的特徵，比如，它能夠使得平面上的點都均勻地分佈在這條直線上。演算法思想對於簡單線性迴歸和多元線性迴歸，其演算法過程是相同的，不同之處在於簡單線性迴歸只有一個特徵需要擬合，多元線

機器學習演算法工程師需要掌握的技能與要踩的坑

1. 前言本來這篇標題我想的是演算法工程師的技能，但是我覺得要是加上機器學習在標題上，估計點的人會多一點，所以標題成這樣了，呵呵，而且被搜尋引擎收錄的時候多了一個時下的熱門詞，估計曝光也會更多點。不過放心，文章沒有偏題，我們來說正經的。今天就說說機器學習這個最近兩年計算

第一章人工智慧之機器學習演算法體系彙總

參加完2017CCAI，聽完各位專家的演講後受益匪淺。立志寫“人工智慧之機器學習”系列，此為開篇，主要梳理了機器學習演算法體系，人工智慧相關趨勢，Python與機器學習，以及結尾的一點感想。 1.人工智慧之機器學習體系彙總【直接上乾貨】此處梳理出面

機器學習演算法與人工智慧

相關推薦